自动驾驶性能如何提高?靠激光雷达是否有用?
2019-07-08
普通雷达传感器可用于汽车的自适应巡航控制或者前车碰撞预警等场景,对于毫米波雷达来说这样的工作完全可以胜任,但它受到天气的影响较大,例如,大于天气这样的雷达的性能会大打折扣,这对于无人值守的自动驾驶汽车是致命的,一下大雨因精度下降它就不得不罢工了。所以就要求技术更高的设备,这就是激光雷达传感器。
激光雷达(LIDAR)是一种测量距离的遥感技术。这种技术原理是用激光照射目标物体,并用检测器来分析反射光,以此来测量距离。LIDAR一词是光探测和测距(Light Detection and Ranging)的缩写,同时也可以看作是“光”及“雷达”的合成词。激光雷达传感器有多种用途,其不同之处在于如何分配激光以及如何分析反射光。
激光雷达采用主动测距法,接收到的是物体反射回来的激光脉冲,激光雷达直接测量被测物体到雷达的距离,与立体视觉复杂的视差深度转换算法相比更为直接,而且测距更为准确。激光雷达还具有视角大、测距范围广等优点。
激光雷达传感器在自动驾驶中的应用包括以下几个方面
一、障碍物检测:激光雷达感知技术中障碍物检测研究最多,一般是通过测量汽车前方的物体高度信息来确定障碍物的分布。
二、动态障碍物跟踪:基于激光雷达的动态障碍跟踪是环境理解的重要组成部分,在日常环境中,主要包括行人跟踪和车辆跟踪。
三、环境重建:随着激光雷达的普及和精度的提高,基于激光雷达的三维重建和即时定位与地图构建的研究近年来也取得了一系列的进展和成果。
编辑总结:激光雷达具有精度高、视角大、测距范围广等优点,由于激光雷达脉冲在一定距离外会开始扩散,而且半透明物体也可进行部分反射, 如车窗、下雨、雾天都会引起水滴对脉冲的某些反射,造成反射信号中的噪声。激光雷达通常通过调整发射功率及接收器敏感度来降低这种影响。